KI-Infrastruktur: Warum Speicher und Sicherheit über Erfolg entscheiden

Paul Speciale
vor 15 Stunden
3 Min. Lesezeit

Die digitale Transformation durch Künstliche Intelligenz (KI) schreitet rasant voran – ob bei der Kundeninteraktion, in der Produktentwicklung oder in der Automatisierung. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen Grafikprozessoren (GPUs), deren Bedeutung durch Anbieter wie NVIDIA unterstrichen wird. Sie übernehmen mittlerweile den Großteil der Trainings- und Inferenz-Workloads moderner KI-Modelle.

Laut KD Market Insights wächst der GPU-Markt zwischen 2024 und 2033 jährlich um 14,2 % und soll bis 2033 ein Volumen von rund 1,4 Billionen US-Dollar erreichen.

Doch zwei oft unterschätzte Komponenten sind für leistungsfähige KI-Plattformen genauso entscheidend:

die Leistungsfähigkeit der Speicherinfrastruktur und
die Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberrisiken.

Visualisierung eines leuchtenden Computerchips hinter einem digitalen Schutzschild in einem Rechenzentrum – symbolisiert sichere GPU-Infrastruktur und Cyber-Resilienz. — **Sichere Leistung für KI-Infrastruktur:** Moderne GPUs liefern enorme Rechenleistung – doch erst durch robuste Speicherarchitektur und Cybersicherheit entsteht eine wirklich resiliente Plattform.

Die Lücke im System: Wenn Speicher zur Bremse wird

Moderne KI-Modelle benötigen riesige Datenmengen – und diese müssen schnell und effizient an GPU-Cluster übertragen werden. Je nach Konfiguration steigen die Anforderungen drastisch:

Speicheranforderungen für KI-Workloads

Konfiguration	Durchsatzbedarf	Beispielhafte Anwendung
1 GPU	ca. 2 GB/s	Einzelne Inferenzaufgaben
8 GPUs	ca. 16 GB/s	Training kleinerer KI-Modelle
GPU-Supercluster	> 100 GB/s	Foundation Models, LLMs, komplexe Simulationen

Fazit: Nicht die Speicherkapazität allein zählt – Datendurchsatz pro Petabyte wird zum entscheidenden Faktor.

Dateisysteme, Object Storage und GPU Direct

POSIX-konforme Dateisysteme sind aktuell noch weit verbreitet – besonders in Kombination mit NVIDIA GPU-Direct, das den direkten Datenaustausch zwischen Speicher und GPU ermöglicht.

Gleichzeitig gewinnt Object Storage zunehmend an Bedeutung – insbesondere in Cloud-Umgebungen. Aufgrund der hohen Skalierbarkeit und des geringeren Verwaltungsaufwands könnte objektbasierter Zugriff bald zum Standard auch in On-Prem-Umgebungen werden.

Vergleich: Dateisystem vs. Object Storage

Kriterium	Dateisystem (POSIX)	Object Storage
Performance	Hoch, aber CPU-gebunden	Skalierbar mit weniger Overhead
GPU-Integration	Möglich mit GPU Direct	Im Wandel zu objekt-nativer Integration
Skalierbarkeit	Eingeschränkt	Hoch skalierbar, ideal für Cloud & KI
Komplexität	Höherer Verwaltungsaufwand	Einfachere Architektur

Hinweis: Echtzeit-Inferenz-Workloads benötigen extrem latenzarme Speicherlösungen – oft nahe an der GPU selbst, mit speichernahem Rechnen.

Speicher – oft vernachlässigt, aber entscheidend

Trotz seiner Relevanz wird Speicher bei der KI-Infrastruktur häufig zu wenig priorisiert. Viele Teams verlassen sich auf traditionelle Architekturen, obwohl moderne Alternativen verfügbar sind.

Disaggregierte Speicherarchitekturen, bei denen Speicher- und Rechenressourcen separat skaliert werden, ermöglichen:

bessere Ressourcennutzung
geringere Kosten
flexiblere Anpassung an dynamische Workloads

Sicherheit in der KI-Infrastruktur: Der oft unterschätzte Engpass

Mit steigender Rechenleistung nehmen auch die Sicherheitsrisiken zu – insbesondere in Cloud- und Multi-Tenant-Infrastrukturen. Technologien wie GPU-Direct erhöhen zwar die Effizienz, können aber auch neue Schwachstellen erzeugen:

Sicherheitsrisiken & Schutzmechanismen

Risiko	Empfohlene Maßnahme
Gemeinsamer GPU-Speicher	Granulare Zugriffskontrolle, Mandanten-Isolierung
Malware über Speicherzugriffe	Trusted Execution Environments (TEEs), Sandboxing
Datenlecks bei Übertragung	Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, TLS
Manipulation gespeicherter Daten	WORM-Funktion, Datenunveränderlichkeit, Echtzeit-Monitoring

Sicherheit neu denken: Ein resilientes Framework

Statische Sicherheitsperimeter reichen nicht mehr aus. Es braucht infrastrukturnahe, tief integrierte Sicherheitslösungen, die:

Zugriffskontrollen strikt identitätsbasiert umsetzen
den gesamten Datenlebenszyklus verschlüsseln
auf homomorphe Verschlüsselung & TEEs setzen
Object Storage mit Bedrohungserkennung & automatisierter Wiederherstellung kombinieren
softwaredefinierte Speicher nutzen, die resiliente Abwehrmechanismen mitbringen

Leistung & Sicherheit gehören zusammen

Die Zukunft der KI-Infrastruktur liegt in hochperformanten, latenzarmen Speicherlösungen mit direkter GPU-Anbindung – kombiniert mit adaptiven Sicherheitsmechanismen auf allen Ebenen.

Nur wer Leistung und Resilienz gemeinsam denkt, kann die Potenziale von KI skalierbar, sicher und nachhaltig nutzen.

Über den Autor

Paul Speciale ist Chief Marketing Officer bei Scality, einem führenden Anbieter von cyber-resilienten Speicherlösungen für Unternehmen und Behörden weltweit. Er bringt über 20 Jahre Erfahrung im Technologie-Marketing mit – unter anderem in den Bereichen Cloud Computing, Object Storage und skalierbare IT-Infrastrukturen. Vor seiner Tätigkeit bei Scality war Paul in leitenden Funktionen bei Unternehmen wie Appcara, Amplidata und Oracle tätig.

Er lebt und arbeitet in Kalifornien.